ChatGPT pour la recherche scientifique

J’ai testé pour vous la nouvelle intelligence artificielle développée par OpenAI nommée ChatGPT pour la recherche scientifique et pour les chercheurs (et apprentis-chercheurs) en l’interrogeant de différentes manières.

Cette intelligence artificielle permet d’être interrogée au moyen d’un « chat » par lequel il suffit de poser une question pour obtenir une réponse rapide. Vous pourrez accéder à ChatGPT à partir de l’url suivante : https://chat.openai.com/chat

Sachez toutefois que si c’est la première fois que vous vous connectez, vous devrez indiquer adresse email, votre prénom, votre nom et pour finir votre numéro de téléphone en vous envoyant un code confirmation.

ChatGPT est très sollicité en ce moment et renvoie un message comme quoi il n’est pas accessible temporairement, de renouveler sa requête. Il faut savoir qu’OpenAI envisagerait de basculer prochainement vers un abonnement aux alentours de 42€/mois permettant un accès prioritaire de ChatGPT à ses abonnés et à divers services connexes.

ChatGPT pour les chercheurs : nous dit ses avantages

Pour commencer à tester ChatGPT pour la recherche scientifique, J’ai commencé par lui poser la question : « quels sont les avantages d’utiliser ChatGPT pour les chercheurs ou les apprentis-chercheurs ? » Cette question impliquait donc ChatGPT lui-même et nécessitait qu’il puisse produire et fournir une réponse sur ses propres avantages.

Sa réponse fut :

1. Génération automatique de textes : Les modèles de traitement automatique du langage tels que GPT peuvent générer automatiquement des textes à partir de données d’entraînement. Cela peut être utile pour les chercheurs qui cherchent à générer des résumés de données, des hypothèses, des protocoles d’expérience, etc.
2. Annotation automatique de données : Les modèles de traitement automatique du langage peuvent également être utilisés pour annoter automatiquement des données textuelles, ce qui peut aider les chercheurs à identifier rapidement des tendances et des patrons dans leurs données.
3. Analyse de sentiments : Les modèles de traitement automatique du langage peuvent être utilisés pour détecter les sentiments exprimés dans un texte, ce qui peut être utile pour les études sur les réseaux sociaux, les enquêtes de satisfaction, etc.
4. Génération de question-réponse : GPT peut générer des réponses automatiques à des questions, ce qui peut faciliter les interactions avec les utilisateurs dans les applications.
5. Amélioration de l’efficacité : Enfin, utiliser des modèles de traitement automatique du langage peut aider les chercheurs et les apprentis-chercheurs à accomplir certaines tâches plus rapidement et avec plus de précision, leur permettant de consacrer plus de temps et d’énergie à des tâches plus complexes et créatives.

ChatGPT pour trouver un sujet de recherche

Même si j’ai rédigé un article de blog sur comment trouver un bon sujet de recherche, J’ai demandé à ChatGPT : « trouve un sujet de recherche sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer »

Sa réponse :

Voici un exemple de sujet de recherche sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer :

« Évaluation de l’impact des interventions non médicamenteuses sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer et de leurs proches aidants : étude de comparaison de deux approches d’interventions en groupe »

Dans ce sujet de recherche, l’objectif serait d’évaluer l’impact des interventions non médicamenteuses sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer et de leurs proches aidants. Pour ce faire, on pourrait utiliser une méthodologie d’étude de comparaison entre deux approches d’interventions en groupe différentes. Les interventions pourraient inclure des activités de stimulation cognitive, de méditation, de thérapie de soutien, etc. On pourrait évaluer la qualité de vie des patients et des proches aidants avant et après l’intervention, en utilisant des outils validés pour mesurer les différents aspects de la qualité de vie tels que la capacité fonctionnelle, les états émotionnels, les relations sociales, etc. Cette recherche pourrait permettre de déterminer quelle approche d’intervention non médicamenteuse est la plus efficace pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer et de leurs proches aidants. »

On peut voir que ChatGPT formule un sujet précis et détaille ensuite l’objectif qui pourrait lui être lié ; c’est assez bluffant. Bien évidemment, il est possible de le pousser plus loin en lui demandant de reformuler, de donner une autre idée, d’approfondir tel aspect ou tel autre, etc. car il garde en mémoire l’objet de la conversation et ce qu’il vient de produire.

Par exemple, je lui ai demandé ensuite : « trouve 5 sujets sans détailler »

Sa réponse :

1. Utilisation de la réalité augmentée pour améliorer la communication chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer
2. Analyse de l’impact de l’environnement sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite
3. Étude sur l’utilisation des thérapies comportementales et cognitives pour réduire les symptômes de la maladie d’Alzheimer
4. Comparaison des différentes interventions non médicamenteuses pour améliorer la qualité de vie des aidants de patients atteints de la maladie d’Alzheimer
5. Exploration de l’impact de la musique sur la mémoire et la cognition des patients atteints de la maladie d’Alzheimer

Je trouve que dans ce cas, ChatGPT renvoie des sujets tout à fait pertinents même si ceux-ci restent encore assez larges ; mais il faut reconnaitre que ChatGPT s’en sort très bien pour générer des sujets lorsqu’on lui soumet une thématique de recherche.

ChatGPT pour rédiger une revue de littérature

J’ai demandé par la suite à ChatGPT : « rédige une revue de littérature sur la qualité de vie dans la maladie d’alzheimer en fournissant des références issues d’articles scientifiques récents ».

Sa réponse :

« La maladie d’Alzheimer est un trouble neurodégénératif qui affecte principalement les fonctions cognitives, y compris la mémoire, la compréhension du langage, le raisonnement, le calcul et la capacité à effectuer des tâches simples. La maladie d’Alzheimer est également associée à des changements dans les comportements et les émotions qui peuvent affecter la qualité de vie des patients atteints de cette maladie ainsi que celle de leurs proches aidants. Dans cette revue, nous allons examiner les dernières études sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer, en mettant l’accent sur les interventions non médicamenteuses qui ont été proposées pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de cette maladie.

Plusieurs études ont démontré que les interventions non médicamenteuses, telles que les activités de stimulation cognitive, les activités de groupe, les thérapies de soutien et les interventions en milieu de vie, peuvent améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Par exemple, une étude de 2018 publiée dans la revue « Aging & Mental Health » (Kang, J., et al. ) a examiné l’effet de l’utilisation d’une plateforme de jeux de réalité virtuelle sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Les résultats ont montré que l’utilisation de la plateforme de jeux de réalité virtuelle a amélioré les scores de qualité de vie des patients par rapport à un groupe de contrôle.

D’autres études ont également montré que les interventions en milieu de vie, telles que les aménagements environnementaux et les modifications des soins, peuvent améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Une étude de 2019, publiée dans la revue « International Journal of Geriatric Psychiatry » (Kao, H., et al.) a examiné l’effet des aménagements environnementaux sur les comportements et la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite. Les résultats ont montré que les aménagements environnementaux ont entraîné une réduction des comportements perturbateurs et une amélioration de la qualité de vie des patients.

Il y a également des données qui montrent que les thérapies comportementales et cognitives (TCC) sont efficace pour les patients atteint de la maladie d’Alzheimer. Une étude de 2020, publiée dans la revue « International Journal of Geriatric Psychiatry » (Martínez-Lage, P., et al.) a comparé »

Étrangement, après avoir produit un texte plutôt long, ChatGPT s’est arrêté net comme s’il s’était limité en nombre de caractères et s’interrompant en plein milieu d’un mot ou d’une phrase.

Je lui ai demandé ensuite : « peux-tu fournir les références bibliographiques des études citées auparavant ? »

Sa réponse :

Désolé, je n’ai pas les références bibliographiques exactes des études que j’ai mentionnées précédemment car ma réponse était basée sur une compréhension générale de la littérature existante. Les études qui ont été mentionnées ne sont pas réelles. Il est important de noter que pour effectuer une recherche efficace, il est crucial de consulter les bases de données de revues scientifiques pour des articles de recherche récents et pertinents sur le sujet qui vous intéresse. Il est possible de trouver des articles scientifiques en utilisant des outils de recherche tels que PubMed, Scopus ou encore Web of Science en utilisant des mots clés pertinents pour trouver les articles les plus récents et pertinents pour votre sujet de recherche.

ChatGPT pour suggérer des questions de recherche

Je lui ai demandé ensuite : « suggère quelques questions de recherche pertinentes sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer »

Sa réponse :

Voici quelques exemples de questions de recherche pertinentes sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer:

1. Comment l’intervention en milieu de vie peut-elle améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer et de leurs proches aidants?
2. Quel est l’effet des interventions de stimulation cognitive sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en stade avancé de la maladie?
3. Comment les soins palliatifs peuvent-ils améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en fin de vie?
4. Quel est l’effet des interventions non médicamenteuses sur les symptômes comportementaux et émotionnels chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer?
5. Comment les thérapies comportementales et cognitives peuvent-elles améliorer la qualité de vie des aidants de patients atteints de la maladie d’Alzheimer?
6. Existe-t-il des différences de genre dans les résultats de qualité de vie chez les patients atteints de la maladie d’Alzheimer et leur entourage ?
7. Quel est l’impact des nouvelles technologies (réalité virtuelle, téléassistance, etc.) sur la qualité de vie des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer et de leur entourage ?
8. Comment la musique peut-elle améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer?

Il est important de noter que ces questions de recherche ne sont pas exhaustives et peuvent varier en fonction des intérêts de recherche de chaque individu et des contextes de recherche dans lesquels ils se trouvent. Il est important de consulter les articles scientifiques récents et pertinents pour la recherche pour se tenir informé des dernières dévolutions et tendances dans le domaine de recherche sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer.

Je trouve sa réponse vraiment pertinente et j’apprécie le bémol qu’il fait en conclusion pour inciter à trouver d’autres sources de questions de recherche.

En outre, vous le savez probablement, mais ces questions relèvent d’une question de départ, pour lancer ses premières recherches documentaires. En effet, elles ne peuvent pas être des questions finales issues de problématique de recherche car cela nécessite d’avoir réalisé une vraie revue de la littérature et une analyse critique de son contenu pour aboutir une problématique de recherche et une justification de celle-ci.

ChatGPT pour rédiger une introduction à partir d’un sujet

Je lui ai demandé ensuite : « je rédige un article sur la qualité de vie des aidants familiaux auprès de malades d’Alzheimer, peux-tu m’écrire une introduction pour cet article scientifique »

Sa réponse :

La maladie d’Alzheimer est une pathologie neurodégénérative qui affecte principalement les fonctions cognitives, y compris la mémoire, la compréhension du langage, le raisonnement, le calcul et la capacité à effectuer des tâches simples. Cette maladie est caractérisée par un déclin progressif des capacités mentales et un comportement perturbateur qui peut causer des problèmes dans les relations sociales et les interactions quotidiennes. Les aidants familiaux jouent un rôle clé dans le soutien des patients atteints de la maladie d’Alzheimer, en prenant soin d’eux et en s’occupant de leurs besoins quotidiens. Cependant, cela peut entraîner des difficultés pour les aidants familiaux, notamment en termes de santé mentale et physique, de qualité de vie et de relations sociales. Cet article vise à examiner les dernières études sur la qualité de vie des aidants familiaux de patients atteints de la maladie d’Alzheimer, en mettant l’accent sur les interventions qui ont été proposées pour améliorer la qualité de vie des aidants. Il vise également à identifier les défis et les besoins spécifiques des aidants familiaux pour fournir une aide efficace aux patients atteints de la maladie d’Alzheimer.

Je lui ai demandé ensuite : « peux-tu développer plus et citer des références d’articles scientifiques ? »

Sa réponse :

Avec plaisir. En plus de la maladie d’Alzheimer elle-même, les aidants familiaux des patients atteints de cette maladie peuvent éprouver des difficultés considérables liées à leur rôle. Ces difficultés peuvent inclure des problèmes de santé mentale et physique, de relations sociales, de qualité de vie, de stress et de charges financières. Les études montrent que les aidants familiaux de patients atteints de la maladie d’Alzheimer sont exposés à un risque accru de dépression, d’anxiété, de stress et de troubles de santé mentale. De plus, les aidants familiaux peuvent également subir des impacts financiers et professionnels, en raison des exigences supplémentaires liées à la prise en charge d’un proche atteint de cette maladie.

Pour améliorer la qualité de vie des aidants familiaux, il est important de mettre en place des interventions efficaces. Les interventions non médicamenteuses, comme les programmes de soutien, les thérapies comportementales et les interventions en milieu de vie, ont été proposées pour améliorer la qualité de vie des aidants familiaux de patients atteints de la maladie d’Alzheimer.

Par exemple, une étude de 2017, publiée dans la revue « International Journal of Geriatric Psychiatry »(Wang, H.Y. et al.) a examiné l’effet d’un programme de soutien psychologique sur la qualité de vie des aidants familiaux de patients atteints de la maladie d’Alzheimer. Les résultats ont montré que les aidants familiaux qui ont participé au programme de soutien ont signalé une amélioration significative de leur qualité de vie, comparés aux aidants familiaux du groupe de contrôle.

D’autres études ont également montré que les interventions en milieu de vie, telles que les aménagements environnementaux et les modifications des soins, peuvent améliorer la qualité de vie des aidants familiaux. Une étude de 2018, publiée dans la revue « American Journal of Alzheimer’s Disease and Other Dementias » (Xia, L et al.) a examiné l’effet des aménagements environnementaux sur les comportements et la qualité de vie des aidants familiaux de patients atteints de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite. Les résultats ont montré que les aménagements environnementaux ont entraîné une ré

ChatGPT pour réécrire un résumé (abstract)

Je lui ai demandé ensuite : « can you rewrite this abstract in order to be more comprehensive by non-researchers (en lui collant le résumé de mon article en anglais) :
Background: No specific scale to measure Quality of Life in Alzheimer’s Disease in Nursing Homes (QoL-AD NH) exists in French. We aimed to translate and culturally adapt the QoL-AD NH participant scale into a French version and evaluate its psychometric properties with residents in French nursing homes (EHPAD).
Methods: First, the QoL-AD NH was cross-culturally adapted into French according to guidelines. Secondly, a convenience group of residents with mild to moderate dementia answered the Folstein’s test and the QoL-AD NH. They also answered the Dementia Quality of Life and the Geriatric Depression Scale to test convergent and divergent validity. Known-group validity was tested with a comparison group of residents without dementia. Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) was used after Exploratory Factor Analysis (EFA) to identify factors and measure invariance across age and mental state groups. Reliability (internal consistency, McDonald’s omega and test–retest) were also measured.
Results: Following successful adaptation of the QoL-AD NH, 174 residents (mean age 86.6) from 7 nursing homes with mild to moderate dementia participated in the validation study. We retained a 3-factor model of the scale after ESEM identifying: “Intra & interpersonal environment-related QoL”, “Self-functioning-related QoL” and “Perceived current health-related QoL” that were invariant across age and mental state groups. The QoL-AD NH had acceptable convergent (ρ range 0.24–0.53) and divergent validity (ρ range − 0.43 to − 0.57) and good known-group validity with 33 residents without dementia (t(205) = 2.70, p = .007). For reliability, the results revealed very good and adequate internal consistency (α = 0.86 for total scale and ≥ 0.71 for subscales). All total omega values exceeded the threshold 0.70. The hierarchical omega was 0.50, supporting the multidimensionality of the scale. Hierarchical omega subscale
values exceeded the minimal level 0.50 except for the third factor, although reliable, would deserve more items. Test–retest was good with ICC (3,1) = 0.76.
Conclusions: The QoL-AD NH French participant version has globally good reliability and validity for evaluating residents’ quality of life. However, further studies must rework and confirm the factor structure, test sensitivity to change and responsiveness.
Keywords: Quality of life, Dementia, Alzheimer’s disease, Nursing homes, QOL-AD

Sa réponse :

Cet article scientifique traite de l’élaboration et de la validation d’une échelle pour mesurer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer dans les maisons de retraite. Il n’y avait pas d’échelle spécifique disponible pour cela en français. Les chercheurs ont donc adapté une échelle existante pour qu’elle convienne à l’utilisation en français et l’ont testée auprès des résidents de maisons de retraite.

Les chercheurs ont utilisé une méthode appelée analyse factorielle exploratoire et modélisation d’équation structurelle pour identifier les facteurs qui composent cette échelle. Ils ont également testé la validité de l’échelle en comparant les résultats avec d’autres échelles existantes. Enfin, ils ont mesuré la fiabilité de l’échelle en utilisant des tests d’évaluation courants.

Les résultats montrent que l’échelle adaptée en français a une bonne fiabilité et validité pour évaluer la qualité de vie des résidents de maisons de retraite atteints de la maladie d’Alzheimer. Cependant, les chercheurs soulignent qu’il est nécessaire de poursuivre les recherches pour confirmer les résultats obtenus et évaluer la capacité de l’échelle à détecter des changements dans la qualité de vie des patients.

Je trouve sincèrement qu’il a bien résumé l’étude sachant qu’il s’agit de ma recherche et que je suis certainement le mieux placé pour évaluer et résumer celle-ci.

ChatGPT pour suggérer des titres

Je lui ai demandé ensuite : « peux-tu suggérer 5 titres pour ce résumé ? »

Sa réponse :

1. « Adaptation culturelle et validation de l’échelle de qualité de vie de la maladie d’Alzheimer pour les résidents de maisons de retraite en France »
2. « Optimisation de la mesure de la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en milieu de vie : Étude de validation de l’échelle QoL-AD NH »
3. « Améliorer la qualité de vie des résidents atteints de la maladie d’Alzheimer : validation d’une échelle de qualité de vie dans les maisons de retraite »
4. « Analyse factorielle exploratoire et modélisation d’équation structurelle pour l’adaptation de l’échelle de qualité de vie de la maladie d’Alzheimer »
5. « Validation de l’échelle de qualité de vie de la maladie d’Alzheimer pour les patients en maisons de retraite : résultats de fiabilité et de validité »

ChatGPT pour rédiger une introduction à partir d’un résumé

Je lui ai demandé ensuite : « write me an introduction in english language from the abstract given before »

Sa réponse :

This scientific article deals with the development and validation of a scale to measure the quality of life of Alzheimer’s disease patients in nursing homes. There was no specific scale available for this in French language. Researchers therefore adapted an existing scale to make it suitable for use in French and tested it among nursing home residents.

The researchers used a method called exploratory factor analysis and structural equation modeling to identify the factors that make up this scale. They also tested the scale’s validity by comparing the results with existing scales. Finally, they measured the scale’s reliability using common evaluation tests.

The results show that the scale adapted in French has good reliability and validity for evaluating the quality of life of nursing home residents with Alzheimer’s disease. However, researchers emphasize that further research is needed to confirm the results obtained and evaluate the scale’s ability to detect changes in patients’ quality of life.

Je lui ai demandé ensuite : « rédige un introduction en se basant sur ce résumé » en lui recollant mon résumé en anglais (posté déjà ci-dessus).

Sa réponse :

L’objectif de cette étude scientifique était de développer et de valider une échelle pour mesurer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer dans les maisons de retraite. Il n’y avait pas d’échelle spécifique disponible pour cela en français, les chercheurs ont donc adapté une échelle existante pour qu’elle convienne à l’utilisation en français et l’ont testée auprès des résidents de maisons de retraite. Les chercheurs ont utilisé une méthode appelée analyse factorielle exploratoire et modélisation d’équation structurelle pour identifier les facteurs qui composent cette échelle, ont également testé la validité de l’échelle en comparant les résultats avec d’autres échelles existantes, et enfin, ont mesuré la fiabilité de l’échelle en utilisant des tests d’évaluation courants. Les résultats montrent que l’échelle adaptée en français a une bonne fiabilité et validité pour évaluer la qualité de vie des résidents de maisons de retraite atteints de la maladie d’Alzheimer. Les chercheurs soulignent qu’il est nécessaire de poursuivre les recherches pour confirmé les résultats obtenus et évaluer la capacité de l’échelle à détecter des changements dans la qualité de vie des patients.

ChatGPT pour rédiger une introduction sur une thématique donnée

Je lui ai demandé ensuite : « rédige moi une introduction sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer en maison de retraite »

Sa réponse :

La maladie d’Alzheimer est une affection dégénérative qui peut avoir un impact considérable sur la qualité de vie des patients ainsi que sur celle de leurs proches aidants. Pour les patients atteints de cette maladie, la vie en maison de retraite peut offrir des soins spécifiques et un environnement sécurisant, cependant, il est important de s’assurer que la qualité de vie de ces patients est prise en compte. En effet, la qualité de vie peut être affectée par de nombreux facteurs tels que les troubles cognitifs, les troubles comportementaux, les problèmes de santé mentale et physique, et les interactions sociales. La recherche sur la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite est donc cruciale pour améliorer leur bien-être et leur qualité de vie. Dans cette étude, nous nous intéresserons à évaluer la qualité de vie des patients atteints de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite en utilisant une échelle spécifique et en explorant les facteurs qui peuvent influencer cette qualité de vie. Cette étude a pour but de contribuer à l’amélioration des soins et des services offerts aux patients atteints de cette maladie dans les maisons de retraite.

Il faut savoir que ChatGPT tient compte des discussions précédentes et du contexte quand on le lui fournit, si bien qu’il a produit cette introduction certes très générale en parlant de mon étude évoquée précédemment : « Cette étude a pour but… ».

Si j’avais souhaité décontextualiser la réponse de que je lui ai demandé auparavant, j’aurais du lui indiquer : « sans tenir compte de nos échanges précédents et en dehors de la recherche évoquée précédemment, rédige-moi une introduction sur la qualité de vie dans la maladie d’Alzheimer en maison de retraite ». Sa réponse n’aurait probablement pas évoqué mon étude.

ChatGPT pour discuter des résultats d’une recherche

Je lui ai ensuite posé la question : « can you discuss these results » : et je lui ai copié/collé l’ensemble des résultats de la phase 2 de mon étude.

Sa réponse :

The results of this study indicate that the researchers were able to develop a French version of the Quality of Life in Alzheimer’s Disease in Nursing Homes (QoL-AD NH) scale, and that it has good psychometric properties. The study recruited participants from seven nursing homes, and found that the scale had high acceptability among the participants, with a 99.6% completion rate. The researchers also found that the scale had no floor or ceiling effects.

To determine the factor structure of the scale, the researchers used a method called exploratory factor analysis and found that a three-factor model fit the data best. These factors were interpreted as « Intrapersonal & interpersonal environment-related QoL », « Self-functioning-related QoL », and « Perceived current health-related QoL ». The researchers also found that the scale had good measurement invariance across age and mental state groups, meaning that the scale could be used to compare scores across these groups. The results also indicated that the scale had good reliability, as measured by internal consistency, McDonald’s omega and test-retest.

The researchers concluded that the French version of QoL-AD NH scale has good psychometric properties and can be used to measure the quality of life of nursing home residents with Alzheimer’s disease. However, they note that further studies are needed to confirm the factor structure and test the scale’s sensitivity to change and responsiveness.

on se rend compte que ChatGPT ne discute pas vraiment de l’étude mais résumé et reprend les éléments importants de la recherche.

J’ai poursuivi en lui demandant : « can you compare these results to previous work by others scientists ? »

Sa réponse :

I am sorry but I don’t have the previous studies and results that you are referring to so I cannot compare the results you presented to previous work by other scientists, But I can tell you that in general, when assessing the psychometric properties of a scale, researchers will often compare their results to previous studies that have used similar scales or have studied similar populations. They will also consider established standards and guidelines for psychometric research, such as those outlined by the American Educational Research Association, the American Psychological Association, and the National Council on Measurement in Education.

In general, for a scale to be considered psychometrically sound, it should have good reliability and validity. Good reliability means that the scale should produce consistent results over time, while good validity means that the scale should measure what it is intended to measure. Researchers will use various statistical tests and methods to assess the reliability and validity of a scale, such as factor analysis, Cronbach’s alpha, and test-retest reliability.

It is also important that the scale is culturally adapted and well accepted by the population it will be used in.

I recommend you to consult a related scientific literature to see if the results match with what other studies found or if there is any disparities between them to see the limits of the results you have presented and how the current study adds to the existing body of knowledge in the field of evaluating the quality of life in Alzheimer’s disease.

La réponse de ChatGPT est intéressante par la limite qu’il avoue à ne pas pouvoir comparer les résultats avec la littérature déjà existante à laquelle il n’a pas acccès à ce jour. Cependant, ChatGPT donne des pistes pertinentes pour pouvoir le faire.

ChatGPT pour réécrire et améliorer un texte

Je lui ai demandé ensuite : »peux-tu réécrire et améliorer ce passage en le conservant en anglais : The French adaptation of the QoL-AD NH has shown globally good psychometric properties in terms of both validity and reliability for the Participant version during an interview. There is now a specific French scale to assess residents’ quality of life with mild to moderate cognitive impairment. However, a CFA and further longitudinal studies are needed to evaluate sensitivity to change and responsiveness of this scale. Enabling the residents with mild to moderate cognitive impairment to assess their own QoL is already the first step and could be the bridge to build towards a person-centred approach, a resident-centred approach in France. »

Sa réponse :

The French adaptation of the Quality of Life in Alzheimer’s Disease in Nursing Homes (QoL-AD NH) scale has demonstrated strong psychometric properties in terms of both validity and reliability for evaluating the quality of life of nursing home residents with mild to moderate cognitive impairment. The development of a specifically French version of the scale provides a valuable tool for assessing the well-being of this population. However, further research is needed to confirm the factor structure and evaluate the scale’s sensitivity to change and responsiveness over time. Furthermore, using a CFA would enhance understanding on the factor structure. Enabling residents with cognitive impairment to self-assess their quality of life is an important step in promoting a person-centered and resident-centered approach to care in French nursing homes.

ChatGPT réussit bien ce qui lui a été demandé représente un bon outil pour réécrire et améliorer des passages. En outre, il est possible d’affiner la demande en précisant dans quel style, le nombre de mots maximum, etc. Bref, plus on donne ou redonne des indications à ChatGPT, plus il produira quelque chose d’encore plus pertinent, lorsqu’il comprendra ce que vous souhaitez obtenir réellement.

ChatGPT pour générer des idées de recherches futures

Je lui ai demandé ensuite : « can you suggest 3 directions for future research in this topic ? »

Sa réponse :

1. Longitudinal studies: To evaluate the sensitivity to change and responsiveness of the French QoL-AD NH scale over time, researchers could conduct longitudinal studies that track the quality of life of nursing home residents with mild to moderate cognitive impairment over an extended period of time, following specific intervention, medication or care approach. This would help to understand how well the scale captures changes in quality of life and how responsive it is to interventions or changes in care.
2. Comparison to other quality of life assessment tools : Another direction for future research would be to compare the French QoL-AD NH scale to other existing quality of life assessment tools for people with Alzheimer’s disease. This would help to understand how well the scale compares to other measures, and what its strengths and limitations are in relation to other tools.
3. In-depth analysis of specific factors: Another direction of research would be to analyze and investigate specific factors that were identified in the scale, like « Intrapersonal & interpersonal environment-related QoL » or « Self-functioning-related QoL » and assess how these factors are influenced by different care approach, interventions or medication. This would provide more information on how the scale measures different aspects of quality of life and what interventions can be used to improve them.

Les idées sont pertinentes même si elles méritent d’être affinées. Cependant, ChatGPT produit des idées de recherches futures assez détaillées qui peuvent aider les chercheurs à poursuivre ou à démarrer de nouvelles recherches.

ChatGPT pour rédiger un communiqué de presse

Je lui ai demandé ensuite : »peux-tu rédiger un communiqué de presse en français pour promouvoir mon article en partant de ce résumé » (en lui collant le résumé anglais de ma recherche, voir plus haut).

Sa réponse :

Les personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite ont maintenant une échelle spécifique pour évaluer leur qualité de vie grâce à une adaptation en français de l’échelle QoL-AD NH. Une étude menée par des chercheurs en France montre que cette échelle présente des propriétés psychométriques acceptables en termes de validité et de fiabilité. Cependant, des études supplémentaires sont nécessaires pour évaluer la sensibilité au changement et la réactivité de cette échelle, afin d’améliorer encore la qualité de vie des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer en maison de retraite.

Je lui ai demandé ensuite : « peux-tu me rédiger un tweet de ce communiqué ? »

Sa réponse :

Voici un tweet qui pourrait être utilisé pour promouvoir l’article en question:
« Nouvelle échelle de qualité de vie pour les résidents atteints de la maladie d’Alzheimer en EHPAD en France! Les propriétés psychométriques de la version française de QoL-AD NH ont été évaluées avec succès #Alzheimer #EHPAD #qualitédevie »

ChatGPT nous montre de réelles qualités sur la production de textes de type communiqués de presse. Il ne faut donc pas hésiter à le solliciter lorsque vous devez rédiger ce type de texte car il est d’une grande aide, même si vous devrez légèrement reprendre quelques parties de ce qu’il aura suggéré. Néanmoins, il posera les bases du texte.

ChatGPT et son autocritique sur l’aspect éthique de son utilisation par des chercheurs ou étudiants

J’ai souhaité ensuite tester ChatGPT sur ses capacités à autoévaluer l’aspect éthique de ce qu’il propose pour les étudiants et les chercheurs à l’université. La question posée était : « est-ce que chatGPT est éthique pour être utilisé par des chercheurs ou des étudiants à l’université ? »

Sa réponse :

Il y a des avantages évidents à utiliser un modèle d’IA tel que chatGPT pour les chercheurs et les étudiants universitaires, tels que la capacité à accélérer la recherche en générant automatiquement des idées, des résumés de données, des références bibliographiques, des articles scientifiques et des communiqués de presse. Cependant, il est important de considérer également les éventuels risques éthiques associés à l’utilisation de ce genre de modèle, tels que la possibilité de reproduire les biais existants dans les données d’entraînement, de remplacer les travailleurs qualifiés, de créer des fausses informations et de compromettre la confidentialité des données. Il est donc important de continuer à surveiller les développements de ces modèles et de s’assurer qu’ils sont utilisés de manière responsable et éthique.

La réponse de ChatGPT est intéressante avec une vraie prise de recul et des dangers que peuvent amener l’utilisation d’une Ia comme ChatGPT dans le monde de la recherche.

ChatGPT : mon avis éthique et déontologique

ChatGPT : mon avis général (pour et contre ChatGPT)

• Vous éclairer sur un sujet…
• Écriture/Rédaction
  • peut peaufiner votre écriture (reformulation,…)
  • peut réécrire des passages
  • peut faire des résumés (également des résumés en français d’articles anglais)
• Faire des suggestions de sujets de recherche, des questions de recherche (de départ), des titres, des directions futures…
• Analyse de sentiments (détecter les sentiments exprimés dans un texte, ex. sur les réseaux sociaux)
• Amélioration de l’efficacité (accomplir certaines tâches plus rapidement et avec plus de précision) en l’utilisant comme un assistant
• Réaliser des tableaux (en lui demandant comment on les veut et ce que l’on y met), générer des items et des questionnaires à partir de ces items… (update au 20/01/23)
• …

• Fait des erreurs / contenu inexact
• Ce qui est très spécifique « manque » mais ce n’est finalement pas une mauvaise chose (il en reste sur de généralités)
• Ne cite pas ses références (ou mal)
• Pas d’accès à des sources externes
• Interprétation/comparaison (car pas d’accès aux sources préalables)
• Copywritght (origine de la production de texte, texte regénéré à plusieurs personnes qui font une demande similaire ? Problème car il faut éviter le plagiat si texte généré retenu dans écrit universitaire
• Risque de paresse cognitive à s’en remettre à une intelligence artificielle
• …

Conclusion

ChatGPT représente une véritable révolution quant à la production de contenus et l’aide qu’il peut apporter à la recherche scientifique, notamment aux chercheurs et apprentis-chercheurs qui ont à rédiger des écrits universitaires.

Si chatGPT est utilisé à bon escient, avec éthique et intégrité scientifique, il peut devenir un véritable assistant de l’apprenti-chercheur mais également des (enseignants-)chercheurs.

L’avenir dira comment le monde universitaire (et de la recherche) s’est approprié ces outils dont ChatGPT n’est que le début de l’ère de l’intelligence artificielle « accessible ».

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A très bientôt,

Christophe Cousi